這篇文章主要介紹了Pandas與SQL怎么整合使用的相關(guān)知識(shí)，內(nèi)容詳細(xì)易懂，操作簡(jiǎn)單快捷，具有一定借鑒價(jià)值，相信大家閱讀完這篇Pandas與SQL怎么整合使用文章都會(huì)有所收獲，下面我們一起來看看吧。

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簡(jiǎn)介

pandas中的DataFrame是一個(gè)二維表格，數(shù)據(jù)庫中的表也是一個(gè)二維表格，因此在pandas中使用sql語句就顯得水到渠成，pandasql使用SQLite作為其操作數(shù)據(jù)庫，同時(shí)Python自帶SQLite模塊，不需要安裝，便可直接使用。

這里有一點(diǎn)需要注意的是：使用pandasql讀取DataFrame中日期格式的列，默認(rèn)會(huì)讀取年月日、時(shí)分秒，因此我們要學(xué)會(huì)使用sqlite中的日期處理函數(shù)，方便我們轉(zhuǎn)換日期格式。

導(dǎo)入相關(guān)庫：

import pandas as pd
from pandasql import sqldf

聲明全局變量的2種方式

• 在使用之前，聲明該全局變量；

• 一次性聲明好全局變量；

在使用之前，聲明該全局變量

df1 = pd.read_excel("student.xlsx")
df2 = pd.read_excel("sc.xlsx")
df3 = pd.read_excel("course.xlsx")
df4 = pd.read_excel("teacher.xlsx")
global df1
global df2
global df3
global df4
query1 = "select * from df1 limit 5"
query2 = "select * from df2 limit 5"
query3 = "select * from df3"
query4 = "select * from df4"
sqldf(query1)
sqldf(query2)
sqldf(query3)
sqldf(query4)

部分結(jié)果如下：

一次性聲明好全局變量

df1 = pd.read_excel("student.xlsx")
df2 = pd.read_excel("sc.xlsx")
df3 = pd.read_excel("course.xlsx")
df4 = pd.read_excel("teacher.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query1 = "select * from df1 limit 5"
query2 = "select * from df2 limit 5"
query3 = "select * from df3"
query4 = "select * from df4"
sqldf(query1)
sqldf(query2)
sqldf(query3)
sqldf(query4)

部分結(jié)果如下：

寫幾個(gè)簡(jiǎn)單的SQL語句

查看sqlite的版本

student = pd.read_excel("student.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query1 = """
 select sqlite_version(*)
"""
pysqldf(query1)

結(jié)果如下：

where篩選

student = pd.read_excel("student.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query1 = """
select *
from student
 where strftime('%Y-%m-%d',sage) = '1990-01-01'
"""
pysqldf(query1)

結(jié)果如下：

多表連接

student = pd.read_excel("student.xlsx")
sc = pd.read_excel("sc.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query2 = """
 select *
 from student s
 join sc on s.sid = sc.sid
"""
pysqldf(query2)

部分結(jié)果如下：

分組聚合

student = pd.read_excel("student.xlsx")
sc = pd.read_excel("sc.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query2 = """
 select s.sname as 姓名,sum(sc.score) as 總分
 from student s
 join sc on s.sid = sc.sid
 group by s.sname
"""
pysqldf(query2)

結(jié)果如下：

union查詢

student = pd.read_excel("student.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query1 = """
select *
from student
 where strftime('%Y-%m',sage) = '1990-01'
 union
select *
from student
 where strftime('%Y-%m',sage) = '1990-12'
"""
pysqldf(query1)

結(jié)果如下：

關(guān)于“Pandas與SQL怎么整合使用”這篇文章的內(nèi)容就介紹到這里，感謝各位的閱讀！相信大家對(duì)“Pandas與SQL怎么整合使用”知識(shí)都有一定的了解，大家如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

名稱欄目：Pandas與SQL怎么整合使用
轉(zhuǎn)載源于：http://www.rwnh.cn/article48/psgiep.html

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